本教程介绍如何在Doccano平台上进行NER（命名体识别）项目的配置与实践，涵盖从数据标注到BIO格式的导出及标签处理全过程，并详细解析了标签对齐的操作。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别并分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名称等。NER的目标是在文本中标记出这些实体，并将它们归类到预定义的类别中。通常使用机器学习和深度学习技术来完成这项任务。
常见的NER流程包括：
1. 数据收集与标注：搜集包含特定命名实体的文本数据，为每个实体添加相应的标签（即其所属类型）。
2. 特征提取：从这些文本数据中抽取有用的信息作为特征，如词性、词汇形式及上下文等。这些信息将用于训练模型。
3. 模型训练：利用已标注的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型有条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）以及注意力机制等。
4. 模型评估与调优：通过使用评价数据集测试经过训练后的模型性能，并进行优化，以提高准确率及召回率。
5. 实体识别：利用训练好的NER模型对新文本进行实体识别。这样可以标记出其中的命名实体，便于后续提取和理解。
在多种应用场景中，如信息抽取、问答系统、摘要生成以及机器翻译等，NER都发挥着重要作用。它有助于自动化处理大量文本数据，并提供有关这些实体的结构化信息，为更深层次的数据分析与应用奠定基础。
5星
